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    前列学术期刊《科学》旗下的ScienceRobotics本月19号刊登了脑机接口（BCI）领域的一项突破成果。美国卡内基梅隆大学的贺斌教授带领其研究团队与明尼苏达大学合作，成功开发出款非侵入式的意念控制机械臂，能够连续跟踪随机运动的计算机光标。这项技术将帮助众多瘫痪患者和运动障碍患者提升生活质量，也有望为普通人群带来的应用。用意识控制物体似乎一直是科幻电影中才会存在的超能力其实，科学家们早已将这种超能力带到了我们的现实生活中。不过，成功控制诸如机械臂之类设备的脑机接口技术都要通过手术在人的脑部植入电极、芯片等。史上较早成功的非侵入式意念控制机械臂现在，卡内基梅隆大学（CMU）生物医学工程系教授贺斌团队开发出了一种可与大脑无创连接的脑机接口，能让人用意念控制机器臂连续、快速运动。▲用户使用BCI控制机械臂稳定、连续跟随移动的光标据悉，在二维平面控制光标移动的传统任务中，相比非侵入式BCI，这种新型的BCI学习效果提高了近60%。研究人员还开发了一个更接近现实使用的情境，也就是由用户采用运动想象来连续追逐随机移动的光标，这个任务的学习成绩提高了5倍以上。论文地址：创和无创的脑机接口连接人脑和机器的其中重要一步是获取电信号。

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    我们所做的只是一些小的、孤立的研究，”Charvat说。“我们需要大量的人口研究，包括敏感的认知数据。如果一个神经心理学家每小时花600美元出去测试每个人，你就做不到这一点。”所以Savonix和BU决定用一个应用程序试试。与苹果心脏研究一样，ASSIST研究将收集纯粹的数字数据，没有医生的访问，没有大脑扫描。相反，参与者通过签署同意书并填写一份简短的健康史问卷在网上注册。该团队希望通过数字广告和推广活动，从不同年龄、性别和种族招募40万人。注册后，参与者需要下载Savonix移动应用程序。在这个应用程序中，用户在建立的、经过验证的神经认知任务的基础上，在记忆、学习和注意力等领域进行一系列认知测试。Savonix测试由神经心理学家设计和运行，测试多个大脑区域，斯坦福大学培训的神经心理学家Charvat说。该试验未经FDA批准，且FDA不将其视为器械。Charvat说，目前，该公司将这种检测产品出售给制药公司和临床医生等企业，并没有计划将其直接出售或销售给个人。除了参加Savonix测试外，使用iphone的参与者还被要求分享健康应用程序的数据，包括从手机和可穿戴设备收集的运动、营养和睡眠信息。这是许多敏感的健康数据，涉及隐私。然而，研究组织者指出。

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    以了解神经系统的工作方式。果蝇是生物学上公认的一种研究动物，果蝇的大脑更是近来研究的主要目标对象。截至目前，已有八项诺贝尔奖授予了果蝇相关研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。果蝇研究的重大优势在于它们的大小：与老鼠大脑（1亿个神经元）、章鱼大脑（5亿个神经元）或人类大脑（1000亿个神经元）相比，果蝇大脑相对较小（只有10万个神经元）。这种优势使得研究人员更容易将果蝇大脑作为一个完整回路来研究。40万亿像素下的果蝇大脑重建，任何人都可以交互浏览。40万亿像素下的果蝇大脑自动重建谷歌在霍华德·修斯医学研究所的合作者将果蝇大脑切分成数千个40纳米的超薄切片，并且使用透射电子显微镜生成每个切片的图像（由此产生了40万亿像素以上的果蝇大脑影像），然后将2D图像排列对齐形成完整果蝇大脑的3D图像。这项研究用到了数千块谷歌CloudTPU和泛洪算法网络（Flood-FillingNetwork，FNN），后者能够自动跟踪果蝇大脑中的每个神经元。虽然该算法大体上运行良好，但研究人员发现，当对齐效果不完美（连续切片中的图像内容不稳定）或切片和成像过程存在问题导致多个连续切片缺失时，该算法的性能会下降。为了应对这些问题。

    但对于一些不确定的思考型问题，人脑有着不可替代的优势。“计算机是把多维空间的信息转换成010101的一维信息流。CPU主频越来越快，换句话说它主要利用的是时间复杂度。人脑，尽管还有太多的未知原理，但一个神经元可以连接一千到一万个神经元，即将信息从多维空间扩大到了一千到一万维。换句话说，它利用的是空间复杂度。同时，人脑利用脉冲来编码，又利用了时空复杂度。”施路平说。如果在现有计算机时间复杂度的基础上，提高空间复杂度和时空复杂度，岂不两全其美？经过讨论，团队一致认为实现人机融合的类脑计算是比较好解决方案之一，而首先要做的，是发展一个二者融合的计算平台。在人工智能路上“沿途下蛋”2012年，施路平放弃了新加坡的优渥待遇，接受了时任清华大学人事主管邱勇（现清华大学校长）的邀请，加入清华大学参与创建类脑计算研究中心。“这是一个非常有前途的领域，但也极具风险和挑战性。”施路平说，团队制定了目标，即发展类脑计算，支撑人工通用智能。“因为我们做的不是仿脑，不需要模仿人脑的一切。我们做的是类脑，是借鉴脑科学的基本原理，凝练出一些指导计算架构发展的新规律。”施路平介绍，在此基础上。

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    许建真表示，学校之前已向公安部门和法务部门咨询，由于教室属于公开场所，因此不存在“侵犯隐私”的说法。除了教室，中国药科大学在校门口、学生宿舍大门口、图书馆、实验楼等场所均安装了人脸识别门禁。人脸识别教室引发微博网友热议，大部分网友表示反对，认为这侵犯了学生隐私，不过一些人表示支持。孩子的微笑都要被监控？上海小学用AI评估学生上课在教室装摄像头并不是什么新鲜事，但教室采用人脸识别技术分析学生的上课情况还是近才开始的。上个月，上海中医药大学附属闵行蔷薇小学将人脸识别带入校园，通过智能课堂评价系统、智能环境分析与控制系统和智能教师培训系统这三套“AI+学校”系统，对学生和教师进行监控。此举同样引发了不小的争议。根据宣传，进入教室的这套“智能课堂评价系统”可以在真实课堂的样本数据基础上，实现对师生行为与情感的自动检测，通过智能算法分析，给出基于课堂表现的评价和改进建议。针对学生，系统可自动检测到学生举手、站立、坐姿不端等行为，通过记录分析形成对课堂效果的总体评价。可以说和南京高校使用的“人脸识别教室”有“异曲同工之妙”。据悉，使用了这套系统后。

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    并希望在一项更大的前瞻性临床试验之后，将其投入市场。研究报告作者、Kimmel中心外科学主任ChristopherWolfgang说，绝大多数胰腺囊肿都是良性的，但现在医生可以追踪所有囊肿。他补充道：“我们需要按照数十万名患者的顺序对所有患者进行随访，这些患者需要支付昂贵的费用，而且在某些情况下还需要进行侵入性试验，以发现少数会发展成的患者。”随访试验可能涉及辐射暴露和并发症，也会引发焦虑。Lennon,Wolfgang,和其他人尝试开始建立一个工具来筛选患者信息，以期识别出低风险和高风险囊肿的模式。为了做到这一点，他们收集了来自霍普金斯和世界各地15个医疗中心的数百名患者的数据，这些患者被诊断出患有囊肿，然后接受手术将其切除。手术后，对每个囊肿进行检查，并将其分类为无风险、小风险或进展为的高风险。该小组的测试，CompCyst，集中在一种称为MOCA的机器学习算法上，用于组合变化的多变量组织，该算法将包括DNA突变和染色体变化在内的分子数据与提取的囊肿液和成像测试中的蛋白质信息相结合。该小组用436名患者的数据对该算法进行了培训，然后对426名患者的第二组数据进行了测试。霍普金斯大学博士后研究员、合著者MarcoDalMolin说。

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